Windows10+VS2019编译Faiss

已于 2024-07-26 14:46:58 修改
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文章标签： faiss
于 2024-07-25 16:52:40 首次发布
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版权

先放上我编译好的静态库，要配合OpenBLAS使用

通过百度网盘分享的文件：3rdparty.zip
链接：https://pan.baidu.com/s/1yPys-CX_EdmnJzj66g_KlQ?pwd=h6ff
提取码：h6ff
–来自百度网盘超级会员V1的分享

1.源码下载

首先下载Faiss地址

2.准备编译工具

1.下载Cmake>=3.20

2.下载IntelMKL

官网下载IntelMKL链接地址
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
下载好一路安装就行

3.配置Pthreads

借鉴它的配置过程 [参考链接]

3.开始编译

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向量数据库（二）Windows环境离线安装Faiss测试代码相关依赖
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最近facebook更新了faiss的INSTALL.md，所以其实没什么好写的，但是这一路上踩了不少坑还是稍作记录。 安装环境 操作系统：ubuntu16.04 推荐使用中科大源下载镜像：中科大源 双系统安装教程：win10+ubuntu16.04双系统 准备工作 gcc、g++、gfortran安装和降级 推荐安装gcc6以下版本，方便后面安装gpu和faiss。ubuntu16.04默认gcc/g++ -5.4，gfortran版本要与gcc/g++相同。 #下载并安装gcc/g++/gfortran
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Faiss 是由 Facebook AI Research（FAIR）开发的一个用于有效的相似性搜索（similarity search）和稠密矢量聚类（clustering of dense vectors）的库。它包含了在任何大小的向量集合里进行搜索的算法，向量集合的大小甚至可以达到装不进 RAM。它还包含了用于评估和参数调优的支持代码。Faiss 是用 C ++编写的，带有 Python
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Faiss（Facebook AI Similarity Search）是一个由Facebook AI研发并开源的，用于大规模向量检索的库。其核心算法采用了聚类、压缩和量化等技术，以优化最近邻搜索的效率和准确性。Faiss提供了高效的索引构建和最近邻搜索功能，特别适用于搜索大规模数据集。Faiss支持多种数据类型，包括图像、文本和嵌入向量等，具有出色的性能和准确性。它的特点包括速度快、可扩展性强，能够在短时间内处理大量数据，提高检索效率。
faiss搜索代码
09-26
最近人脸识别， 使用faiss 搜索代替原来的redis，这个demo是关于faiss库的相关操作
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这是facebook jegou等几位大神联合推出的量化编码库，用于快速检索。
在Windows10和VS2019下编译Faiss高性能库
资源摘要信息:"Windows10+VS2019编译Faiss" Faiss是由Facebook AI Research (FAIR) 团队开发的用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库，它在机器学习中具有广泛的应用，尤其是在处理大规模高维数据方面表现卓越。...
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